为时序预测自动生成隐式Prompt NLP大模型新作 时间序列预测
今天给大家介绍一篇最新的大模型，时间序列预测工作，由康涅狄格大学发表，提出了一种将时间序列在隐空间和NLP大模型对齐，并利用隐空间prompt提升时间序列预测效果的方法，论文标题，S2IPLLM，SemanticSpaceInformedP......
对比 消融 故障诊断论文实验怎么设计 泛化实验保姆级教程
前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据和东南大学轴承数据，进行快速傅里叶变换，FFT，和变分模态分解VMD的数据预处理，最后通过Python实现基于2DSWinTransformer，1DCNNSENet并行的特征融合模型对故障数据......
大大优于GPT 让Siri不再智障！苹果定义新的端侧模型
撰稿丨诺亚出品技术栈，微信号，blog51cto，总被用户吐槽&，ldquo，有点智障&，rdquo，的Siri有救了！Siri自诞生以来就是智能语音助手领域的代表之一，但很长一段时间里，其表现并不尽如人意，然而......
激发大语言模型空间推理能力 思维可视化提示
大语言模型，LLMs，在语言理解和各种推理任务中展现出令人印象深刻的性能，然而，它们在人类认知的关键一面&，mdash，&，mdash，空间推理上，仍然未被充分研究，人类具有通过一种被称为心灵之眼的过程创造看不见......
我们一起聊聊基于时空特征提取的高创新预测模型
前言本文基于前期介绍的电力变压器，介绍一种基于TCNSENet，BiGRUGlobalAttention并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能，电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文，1模型整体结构模型整体结构如下所示，分支一，通过基于......
AI研发革命 API可视化测试新体验
当独立的API相互连接时，它们变得极为强大，无论是与外部客户的互动、内部使用还是常规的端到端测试，几乎所有的在线交互实际上都是由相互连接的API网络构成的&，ldquo，流程&，rdquo，这种相互连接是数字产品......
SHAP 参数搜索策略在轴承故障诊断中的应用 模型可视化
前言本文基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，使用特征提取和机器学习方法进行故障识，然后基于XGBoos模型介绍一种参数搜索策略，并通过SHAP模型可视化技术对结果进行分析，可视化结果图，十分类混淆矩阵全局特征重要性图，十分类ROC曲线和A......
我们一起聊聊基于时空特征提取的并行预测模型
前言本文基于前期介绍的电力变压器，介绍一种基于TCNSENet，BiGRUGlobalAttention并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能，电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文，电力变压器数据集介绍和预处理1模型整体结构模型整体结......
基于Transformer的时间序列综述
引言，探索时间序列生成的重要性和挑战时间序列数据的生成是当前数据科学领域中的一个重要而具有挑战性的研究方向，时间序列数据广泛存在于各种重要领域，如医疗健康、金融市场、气象预测等，这些数据的有效生成可以极大地推动相关领域的发展，例如，医疗领域......
聊聊基于 Informer BiGRU
1创新模型效果，1.1模型评估，1.2风电功率预测可视化，1.3电力负荷预测可视化，2模型创新点介绍2.1结合Informer和BiGRUGATT的优势Informer，擅长处理长时间序列，能够并行计算，提高了计算效率和预测性能，Infor......